Khách sạn phân tích dữ liệu để dự đoán và quản lý nhu cầu của khách hàng mùa cao điểm như thế nào?

Mùa cao điểm mang đến cả những cơ hội sinh lợi và những thách thức đáng kể trong ngành dịch vụ lưu trú. Những giai đoạn nhu cầu cao—do các ngày lễ, lễ hội hoặc sự kiện địa phương—có thể gây căng thẳng, áp lực cho các nguồn lực, ảnh hưởng đến sự hài lòng của khách và làm phức tạp việc quản lý doanh thu và bảo trì. Để giải quyết những phức tạp này, các khách sạn ngày càng chuyển sang phân tích dữ liệu . Bằng cách sử dụng sức mạnh của dữ liệu, các khách sạn có thể dự đoán nhu cầu tăng đột biến, tối ưu hóa hoạt động bảo trì và nâng cao trải nghiệm của khách vào mùa cao điểm.

Hiểu thế nào là mùa cao điểm của khách sạn?

Mùa cao điểm thay đổi tùy theo vị trí, khí hậu và sự kiện văn hóa. Ví dụ, các khu nghỉ dưỡng bãi biển có thể có lượng khách tăng đột biến vào những tháng mùa hè, trong khi các khách sạn thành thị có thể thấy lượng đặt phòng tăng trong các hội nghị hoặc lễ hội lớn. Nhận ra những mô hình này là rất quan trọng để lập kế hoạch chủ động—trên toàn bộ nhân sự, hàng tồn kho và bảo trì tài sản.

Tận dụng phân tích dữ liệu để quản lý mùa cao điểm

Dự báo nhu cầu khách hàng 

Phân tích dự đoán sử dụng dữ liệu, xu hướng thị trường và các yếu tố bên ngoài đã xảy ra trước đó để dự báo nhu cầu trong tương lai. Bằng cách phân tích các mô hình đặt phòng, hành vi của khách và các sự kiện địa phương, các khách sạn có thể dự đoán tỷ lệ lấp đầy và điều chỉnh chiến lược cho phù hợp vào mùa cao điểm.

Lợi ích của việc dự đoán nhu cầu: 

• Tối ưu hóa nhân sự: Điều chỉnh lịch trình làm việc của lực lượng lao động theo nhu cầu dự kiến ​​để đảm bảo cung cấp dịch vụ hiệu quả.
• Quản lý hàng tồn kho: Điều chỉnh mức tồn kho và chu kỳ bảo trì để đáp ứng nhu cầu sử dụng dự kiến, giảm hao mòn và sửa chữa tức thời.
• Tối đa hóa doanh thu: Triển khai các chiến lược định giá linh hoạt để tận dụng các giai đoạn nhu cầu cao.

Sử dụng chiến lược định giá năng động

Định giá động liên quan đến việc điều chỉnh giá phòng theo thời gian thực dựa trên nhu cầu, cạnh tranh và dữ liệu thị trường. Phân tích dữ liệu hỗ trợ phát triển các mô hình định giá phản hồi phản ánh xu hướng hiện tại, tối ưu hóa doanh thu.

Các bước thực hiện:

• Thu thập dữ liệu: Theo dõi thời gian đặt phòng, giá của đối thủ cạnh tranh và các sự kiện địa phương.
• Phát triển thuật toán: Xây dựng mô hình định giá có tính đến cả chi phí sử dụng và chi phí vận hành (bao gồm cả mức độ sẵn sàng bảo trì).
• Giám sát liên tục: Sử dụng bảng thông tin để theo dõi hiệu quả giá và điều chỉnh theo thời gian thực.

Phân khúc khách hàng và cá nhân hóa

Hiểu được nhu cầu và sở thích đa dạng của khách hàng giúp khách sạn cung cấp các dịch vụ phù hợp. Phân tích dữ liệu hỗ trợ phân khúc mạnh mẽ và nâng cao sự hài lòng của khách hàng.

Tiêu chí phân khúc:

• Nhân khẩu học : Độ tuổi, quốc tịch, mục đích du lịch.
• Hành vi đặt phòng : Tần suất, kênh, thời gian chờ.
• Sở thích : Loại phòng, tiện nghi, dịch vụ sử dụng.

Chiến lược cá nhân hóa:

 

• Tiếp thị có mục tiêu : Tiếp cận nhiều nhóm khách hàng khác nhau bằng các ưu đãi theo mùa.
• Ưu đãi tùy chỉnh : Điều chỉnh chương trình khuyến mãi cho phù hợp với hành vi trước đây.
• Dịch vụ nâng cao : Chuẩn bị dịch vụ bảo trì và tiện nghi dựa trên xu hướng phân khúc.

Hiệu quả hoạt động thông qua thông tin chi tiết về dữ liệu

Vào năm 2025, các khách sạn ngày càng tận dụng phân tích dự đoán hỗ trợ IoT để hợp lý hóa hoạt động bảo trì. Bằng cách tích hợp các giải pháp xây dựng thông minh, các cơ sở có thể dự đoán lỗi thiết bị trước khi chúng xảy ra, giảm thời gian chết và nâng cao sự hài lòng của khách. Cách tiếp cận chủ động này không chỉ cải thiện hiệu quả hoạt động mà còn góp phần tiết kiệm chi phí đáng kể

Ứng dụng:

• Lên lịch làm việc cho nhân viên : Dự đoán giờ cao điểm và lên lịch cho đội dọn phòng và kỹ thuật phù hợp.
• Dự báo bảo trì : Sử dụng xu hướng nổi bật để lên lịch bảo trì phòng ngừa trước các ngày cao điểm, tránh sự cố bất ngờ.
• Giải quyết vấn đề : Theo dõi các lỗi thường gặp trong các giai đoạn nhu cầu cao trước đây và lập kế hoạch nguồn lực trước.

Nâng cao trải nghiệm của khách

Sự hài lòng của khách hàng thường giảm khi khách sạn không chuẩn bị chu đáo lúc vào mùa cao điểm. Phân tích dữ liệu giúp ngăn ngừa điều đó bằng cách xác định các điểm ma sát trước khi chúng leo thang.

Chiến lược:

• Phân tích phản hồi : Phát hiện các vấn đề thường gặp trong đánh giá—nhiều vấn đề liên quan đến bảo trì (ví dụ: đồ đạc bị hỏng, khiếu nại về HVAC).
• Tùy chỉnh dịch vụ : Tùy chỉnh dịch vụ dựa trên sở thích trước đó và phản hồi theo thời gian thực.
• Giao tiếp chủ động : Thông báo cho khách về lịch trình bảo trì hoặc các ưu đãi được cá nhân hóa dựa trên dữ liệu.

Những thách thức và cân nhắc trước khi triển khai phân tích dữ liệu khách sạn

Mặc dù lợi ích rất rõ ràng, việc triển khai phân tích dữ liệu cũng đi kèm với những thách thức riêng:

Chất lượng và độ chính xác của dữ liệu

Dữ liệu chất lượng kém dẫn đến những quyết định sai lầm, đặc biệt là khi nó ảnh hưởng đến kế hoạch hoạt động như lập lịch bảo trì .

Hệ thống phân mảnh

Các hệ thống không kết nối (PMS, RMS, công cụ lệnh làm việc) hạn chế khả năng hiển thị đầy đủ giữa các phòng ban. Tích hợp là chìa khóa để liên kết dịch vụ khách hàng với hoạt động và bảo trì.

Rủi ro về quyền riêng tư và tuân thủ

Đặc biệt đối với các ứng dụng bảo trì chụp ảnh và các sự cố do khách báo cáo, GDPR và bảo mật dữ liệu phải là ưu tiên hàng đầu.

Thiếu chuyên môn nội bộ

Các nhóm có thể giỏi về dịch vụ nhưng ít kinh nghiệm trong việc phân tích dữ liệu hoạt động. Đào tạo và các công cụ đơn giản là điều cần thiết.

Mối quan ngại về chi phí ban đầu và lợi tức đầu tư

Mặc dù khoản đầu tư vào phần mềm có vẻ cao, nhưng lợi tức đầu tư từ các hoạt động được tối ưu hóa—ít sự cố hơn, điểm số của khách hàng tốt hơn—có thể nhanh chóng biện minh cho khoản chi tiêu.

Hướng dẫn từng bước triển khai Phân tích dữ liệu trong Khách sạn

Để thực sự hưởng lợi từ phân tích dữ liệu, các khách sạn phải chuyển từ việc thu thập dữ liệu riêng lẻ sang phương pháp tiếp cận có cấu trúc tích hợp hoạt động, bảo trì và dịch vụ khách hàng thành một hệ sinh thái có thể thực hiện được. Sau đây là cách xây dựng hệ thống đó—từng bước một.

Bước 1: Thu thập dữ liệu

Bắt đầu bằng cách xác định và thu thập dữ liệu từ tất cả các nguồn hoạt động và nguồn khách hàng có liên quan. Mỗi hệ thống đóng góp những hiểu biết độc đáo giúp đưa ra quyết định trên khắp các phòng ban:

Nguồn dữ liệu chính:

• Hệ thống quản lý tài sản (PMS) – tỷ lệ lấp đầy, quy trình nhận/trả phòng, loại phòng đã đặt.
• Hệ thống quản lý doanh thu (RMS) – dữ liệu giá lịch sử, đường cong nhu cầu, dự báo công suất sử dụng.
• Nền tảng đặt phòng & OTA – thời gian đặt phòng, xu hướng hủy phòng, hiệu suất kênh.
• Nền tảng CRM & Khảo sát khách hàng – hồ sơ khách hàng, sở thích, điểm hài lòng, xu hướng phản hồi.
• Nhật ký lệnh làm việc và bảo trì (ví dụ: Snapfix ) – tần suất sự cố, loại sự cố, thời gian giải quyết, điểm nóng bảo trì.
• Hệ thống dọn phòng – thời gian luân chuyển phòng, tần suất dọn dẹp, các vấn đề được đánh dấu.
• Phương tiện truyền thông xã hội và trang web đánh giá – phân tích cảm xúc, khiếu nại theo địa điểm cụ thể, các vấn đề tái diễn theo mùa.
• Giá của đối thủ cạnh tranh & Lịch sự kiện địa phương – sự thay đổi của thị trường, những yếu tố ảnh hưởng đến nhu cầu, chuẩn mực cạnh tranh.
• Có lịch sử ghi lại thời gian bảo trì cụ thể: Ghi lại tất cả các nhiệm vụ bảo trì, hỏng hóc tài sản, sửa chữa khẩn cấp và các hoạt động phòng ngừa—đặc biệt là trong các khung giờ cao điểm. Dữ liệu càng phong phú, kế hoạch tương lai càng chính xác.

Bước 2: Tích hợp dữ liệu

Sau khi thu thập, hãy thống nhất dữ liệu trên tất cả các nền tảng vào một vị trí tập trung.

Phương pháp tích hợp:

• Giải pháp API và phần mềm trung gian: Kết nối liền mạch PMS, RMS, hệ thống lệnh làm việc và CRM để cho phép dữ liệu lưu chuyển theo thời gian thực.
• Dọn dẹp và cấu trúc dữ liệu: Chuẩn hóa quy ước đặt tên (ví dụ: “Máy lạnh” so với “Máy điều hòa không khí”) và giải quyết các bản sao để đảm bảo tính nhất quán.
• Đồng bộ hóa thời gian thực: Đảm bảo các đơn đặt hàng, lệnh làm việc và hoàn thành bảo trì mới được cập nhật ngay lập tức để tất cả các phòng ban đều thống nhất.

Bước 3: Phân tích và diễn giải

Các thuật toán học máy tiên tiến hiện đang được sử dụng để dự đoán các mẫu đặt phòng với độ chính xác cao hơn. Các khách sạn có thể điều chỉnh giá và khuyến mại theo thời gian thực dựa trên những thông tin chi tiết này, cho phép dự báo chính xác hơn về tỷ lệ lấp đầy và nhu cầu bảo trì. Mức độ phân tích này cho phép các khách sạn phân bổ nguồn lực hiệu quả và nâng cao trải nghiệm chung của khách.

Những câu hỏi phân tích thường gặp:

Hoạt động:

• Giờ cao điểm nhận phòng/trả phòng nào cần tăng cường nhân viên lễ tân?
• Có xu hướng nào trong các yêu cầu dịch vụ khách hàng liên quan đến thời điểm cụ thể trong năm không?

Bảo trì cụ thể:

• Những ngày và tuần nào trong lịch sử báo cáo nhiều vấn đề bảo trì nhất?
• Sự cố thiết bị có liên quan đến lượng người lưu trú cao hay phân khúc khách cụ thể (ví dụ: gia đình, khách du lịch công tác) không?
• Thời gian phản hồi trung bình cho việc sửa chữa là bao lâu và điều đó ảnh hưởng như thế nào đến đánh giá của khách?

Doanh thu và hành vi của khách hàng:

• Khi nào thì lượng hủy chuyến tăng đột biến và xu hướng là gì?
• Loại phòng nào có nhiều báo cáo sự cố nhất và liệu điều này có tương quan với giá đặt phòng không?

Bước 4: Phát triển chiến lược

Biến những hiểu biết sâu sắc thành các chiến lược chủ động, đa chức năng giúp khách sạn chuẩn bị cho mùa cao điểm.

Ví dụ về chiến lược:

Lập kế hoạch bảo trì phòng ngừa:

• Sử dụng thời gian ngừng hoạt động trước các ngày cuối tuần cao điểm để kiểm tra và bảo dưỡng các tài sản dễ hỏng hóc như hệ thống HVAC, thang máy và hệ thống ống nước.
• Cân bằng khối lượng công việc:
• Dự báo không chỉ lượng khách mà còn cả khối lượng công việc bảo trì và sắp xếp các nguồn lực của bộ phận dọn phòng, kỹ thuật và lễ tân cho phù hợp.
• Xếp thứ tự ưu tiên tài sản:
• Xác định các phòng/thiết bị thường xuyên sử dụng hoặc dễ gặp sự cố và lập lịch bảo trì dựa trên rủi ro.
• Nâng cao trải nghiệm của khách:
• Nếu các đánh giá cho thấy thường xuyên có khiếu nại về tiếng ồn, ánh sáng hoặc kiểm soát khí hậu trong mùa cao điểm, hãy thực hiện khắc phục trước.
• Giao thức ứng phó khủng hoảng:
• Tạo “sổ tay hướng dẫn bảo trì” cho những ngày cao điểm—ai sẽ phản hồi những lỗi nào, phản hồi nhanh như thế nào và thông qua kênh nào.

Bước 5: Thực hiện và giám sát

Việc lập kế hoạch chỉ có hiệu quả khi thực hiện được, và phân tích sẽ hướng dẫn việc theo dõi hiệu suất liên tục .

Theo dõi các số liệu chính theo thời gian thực:

KPI bảo trì:

• Thời gian trung bình để giải quyết vấn đề
• Số lượng lệnh làm việc mở so với đóng
• Các loại lỗi phổ biến nhất theo khu vực hoặc loại phòng
• Tần suất sửa chữa lặp lại (chỉ báo các vấn đề sâu hơn)

Các chỉ số KPI hoạt động:

• Tỷ lệ lấp đầy
• RevPAR (Doanh thu trên mỗi phòng trống)
• Sự hài lòng của khách hàng và điểm đánh giá
• Năng suất của nhân viên (nhiệm vụ theo ca, theo nhân viên)

Điều chỉnh động:

Nếu khối lượng vấn đề bảo trì tăng đột biến trong một ngày hoặc phân khúc khách cụ thể, bảng thông tin thời gian thực sẽ giúp các nhóm phân bổ lại nguồn lực hoặc sắp xếp lại thứ tự ưu tiên cho các nhiệm vụ ngay lập tức.

Mẹo chuyên nghiệp: Bắt đầu nhỏ, mở rộng nhanh

Trước tiên, hãy tập trung vào một lĩnh vực quan trọng—như bảo trì điều hòa không khí trong thời gian cao điểm mùa hè hoặc hệ thống ống nước trong phòng tắm trong phòng suite và theo dõi những cải tiến có thể đo lường được (ví dụ: ít khiếu nại hơn, sửa chữa nhanh hơn). Sau đó, mở rộng phân tích sang các lĩnh vực lân cận như lập lịch dọn phòng hoặc sử dụng hàng tồn kho.

Xây dựng văn hóa lấy dữ liệu làm trọng tâm trong ngành dịch vụ khách sạn

Việc triển khai phân tích dữ liệu không phải là giải pháp một lần mà là một quá trình liên tục. Để thực sự phát triển trong mùa cao điểm, các khách sạn phải đưa tư duy dựa trên dữ liệu vào mọi bộ phận. Từ hiệu quả của lễ tân đến hoạt động bảo trì, dữ liệu cung cấp khả năng hiển thị mà phỏng đoán không thể làm được.

Đối với người quản lý và chủ khách sạn, điều này có nghĩa là:

• Đầu tư vào các nền tảng hỗ trợ cả phân tích và hành động. Vào năm 2025, các khách sạn sẽ sử dụng dữ liệu của khách để cá nhân hóa mọi thứ , từ thiết lập phòng đến dịch vụ, thúc đẩy lòng trung thành và lưu trú lại.
• Đào tạo nhân viên để phát hiện xu hướng và chủ động. Khi các nhóm biết phải tìm kiếm điều gì như các vấn đề thường gặp hoặc các mẫu khách họ có thể can thiệp trước khi vấn đề leo thang.
• Duy trì sự linh hoạt khi nhu cầu và kỳ vọng thay đổi. Với dữ liệu thời gian thực, khách sạn có thể điều chỉnh nhanh chóng—cho dù đó là nhân sự, giá cả hay kế hoạch bảo trì.

eziHotel – Phần mềm quản lý khách sạn đơn giản, hiệu quả phục vụ cho việc quản lý vận hành và kinh doanh khách sạn quy mô từ 1-4 sao. Hiện nay phần mềm eziHotel đang có chính sách tặng 3 tháng dùng thử để các khách sạn sử dụng, trải nghiệm miễn phí. Còn chần chờ gì mà bạn chưa thử ngay phần mềm quản lý khách sạn hiệu quả này. Đăng ký ngay tại đây!

Website: ezihotel.vn hay fanpage: https://www.facebook.com/ezihotelpms 

Để tải ứng dụng trên các nền tảng:

App Store: https://bit.ly/eziHotel-store

CH Play: https://bit.ly/eziHotel-Cplay

Liên hệ với chúng tôi:

Hotline hỗ trợ & tư vấn: 0247 108 1012

Email: info@vnlink.vn

Xem Thêm: